SPSS在医学科研中的数据管理：从获取到录入

本文主要介绍了SPSS软件在医学科研中的数据获取与数据管理功能，重点关注了数据文件管理和变量级别的管理。 在数据获取方面，SPSS支持多种格式的数据文件读取，如SPSS自身的*.sav文件，以及*.xls（Excel）、*.dbf（dBase）、*.txt和*.dat等常见格式。在医学研究中，EpiData软件产生的*.rec文件需先转换为SPSS可读的*.sps文件，然后通过SPSS的语法窗口运行生成*.sav文件。数据文件、语法文件和结果文件分别以*.sav、*.sps和*.spo为扩展名。数据文件包含了实际数据，语法文件记录了操作指令，结果文件则展示处理后的输出结果。 数据获取过程中，SPSS的数据窗口分为数据清单和变量清单两部分。数据清单显示每个记录（Case）的具体值，而变量清单则列出所有变量的详细信息，包括变量名（Name，不超过8个字符）、变量类型（Type，如数值型、字符型或日期型）、宽度（Width，默认8）、小数位数（Decimals，默认2）、变量编码（Label，解释变量含义）、变量值编码（Values，解释具体值的含义）、缺失值（Missing）、列宽（Columns）、对齐方式（Align）和测度（Measure，区分数值、名义和有序变量）。 数据录入涉及对数据的编辑和处理。例如，可以删除特定ID范围内的记录，或者根据需求保留或移除特定变量，并将处理后的数据文件另存为新文件。举例来说，可以删除id为5到7的记录创建ex_1.sav，删除1到4的记录生成ex_2.sav，移除sbp1到dbp2变量及id为6的记录后保存为ex3.sav，最后仅保留id、sbp1到dbp2变量并删除id为7的记录，形成ex4.sav。 SPSS在医学科研中扮演着重要角色，它提供了强大的数据管理和分析工具，方便科研人员进行数据导入、整理、清洗和分析，从而支持高效、准确的医学研究。对于医学专业人士而言，熟练掌握SPSS的数据管理功能是进行有效数据分析的关键。